Estoy en estos momentos cursando un programa en el MIT sobre Inteligencia Artificial y sus implicaciones para las empresas. Los contenidos de este programa han sido los precursores del post de hoy y mi necesidad de acudir al pasado, para poder entender el presente de la IA.
La Inteligencia Artificial es un campo fascinante que ha cautivado la imaginación humana durante décadas. La idea de crear máquinas que puedan pensar y actuar como nosotros ha inspirado por igual a científicos, filósofos y escritores de ciencia ficción. Pero, ¿cómo hemos llegado hasta el momento actual?
En este post, quería analizar y reflexionar sobre esta historia y su marco temporal, desde sus humildes comienzos hasta los avances más recientes.
¿Qué es la inteligencia artificial?
Hay muchas definiciones al respecto de la IA.
Algunas de ellas muy complejas, como por ejemplo las del profesor del MIT Patrick Winston , desgraciadamente fallecido en 2019.
Architectures that deploy methods enabled by constraints exposed by representations that support models of thinking, perception and action
Pero, sinceramente me quedo con una muy simple, expresada recientemente por Mustafa Suleyman, CEO de Inteligencia -Artificial de Microsoft y cofundador de Deepmind explicando este concepto a su sobrino y que explicaba magistralmente en esta conferencia TED con una metáfora.
La IA es una nueva especie digital, pero en realidad somos nosotros, todos nosotros...
Una reflexión muy interesante, ¿no os parece?
Pero vayamos a la historia..
Los pioneros y la prueba de Turing
En 1950, el matemático Alan Turing, considerado uno de los padres de la informática teórica, publicó un artículo titulado “Computing Machinery and Intelligence”. Turing introdujo la idea de la “prueba de Turing”, una prueba para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente equivalente o indistinguible del de un humano. La prueba de Turing sigue siendo un punto de referencia influyente en el campo de la IA hasta el día de hoy.
Los conceptos iniciales de redes neuronales y aprendizaje automático comenzaron a formarse en esta década
En 1956, la Conferencia de Dartmouth marcó el nacimiento oficial de la IA como campo de estudio.
La primera ola de la IA: Representación y resolución de problemas
La década de 1960 vio un auge de la investigación en IA, conocida como la “primera ola de la IA”. Los investigadores de esta época se centraron en desarrollar técnicas para que las máquinas representaran y resolvieran problemas. Un ejemplo notable fue el trabajo de John McCarthy, quien acuñó el término “inteligencia artificial” en 1955 y dirigió el Laboratorio de IA del MIT, donde se realizaron importantes avances en el campo..
Marvin Minsky y la búsqueda de la inteligencia artificial
Marvin Minsky, otro pionero de la IA, cofundó el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT en 1959 y fue una figura central en la investigación de IA durante décadas. Minsky creía que la IA podía lograrse mediante la creación de máquinas que pudieran aprender y adaptarse como lo hacen los humanos. Su trabajo influyó en numerosas áreas de la IA, incluyendo el aprendizaje automático, las redes neuronales y la robótica.
La segunda ola de la IA: Sistemas expertos y reglas
La “segunda ola de la IA” comenzó³ en la década de 1970 y se caracterizó por el desarrollo de sistemas expertos. Estos sistemas utilizaban reglas y conocimiento experto para resolver problemas en dominios específicos, como el diagnóstico médico o la configuración de computadoras. Un ejemplo notable fue el sistema MYCIN, desarrollado por Edward Shortliffe, que podía diagnosticar enfermedades infecciosas de la sangre con un nivel de precisión comparable al de los médicos humanos.
Desde 1970 y hasta 1980, la IA sufrió un período de estancamiento conocido como el primer” invierno de la IA”, debido a la falta de resultados concretos y la disminución de la financiación
El segundo invierno de la IA se produjo posteriormente, entre 1987 y 1993 por los mismos motivos que el anterior, además de sus altos costes y la falta de resultados tangibles
La llegada del aprendizaje automático y la inteligencia artificial generativa
A finales del siglo XX, la investigación en IA se vio impulsada por el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático más potentes. Estos algoritmos permitieron a las máquinas aprender de grandes cantidades de datos sin necesidad de ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático ha tenido un impacto profundo en una amplia gama de aplicaciones, desde el reconocimiento facial hasta el análisis financiero.
Aunque los fundamentos de las redes neuronales y el aprendizaje automático se establecieron en las primeras décadas de la historia de la IA, fue realmente en la década de 2010 cuando estas tecnologías comenzaron a influir de manera significativa en la sociedad y en múltiples industrias, marcando el inicio de lo que muchos consideran la “era dorada” del aprendizaje profundo (deep learning) y la inteligencia artificial moderna
En los últimos años, hemos sido testigos del surgimiento de la “inteligencia artificial generativa”, un campo que utiliza técnicas de aprendizaje automático para crear contenido nuevo, como imágenes, texto o música. La IA generativa tiene el potencial de revolucionar industrias como la moda, el entretenimiento y el diseño.
Impacto y futuro de la IA
El impacto de la IA en nuestras vidas sigue creciendo, influyendo desde cómo interactuamos con los dispositivos, cómo generamos todo tipo de contenidos, hasta cómo las empresas operan y toman decisiones estratégicas.
La IA ahora ayuda en la investigación científica, podría ayudar en el desarrollo de políticas (con el nivel de nuestros gobernantes, lo dudo y en el caso de que la usen lo harán con objetivos espurios, sin duda alguna ), también en la educación y mucho más, proponiendo soluciones a problemas complejos a una velocidad y precisión que desafían las capacidades humanas hasta que lleguen a superarla como ya he tratado en anteriores entradas relacionadas con la próxima Inteligencia Artificial General o AGI.
Sin duda el futuro que tenemos por delante es apasionante
¡Buena semana!
